经济力量与数字产业中的就业悖论：从供应链视角看创造效应与替代效应

《Economic Analysis and Policy》：Economic Forces and the Employment Paradox in the Digital Industry: Creation and Substitution Effects from the Perspective of Supply Chains

数字经济下供应链就业效应及异质性研究，基于2007-2023年中国非金融上市企业数据，构建数字企业成长指数（DEGI）和双重固定效应模型，发现数字企业扩张对供应链就业存在显著负向影响，呈现区域与行业异质性，东部、数字技术应用及高技术企业抑制效应更明显，中部地区则呈现促进作用，揭示数字协调水平低制约就业创造的机制，提出差异化政策建议。

　　

向银|杨彦琳|常春萍|傅强

武汉大学经济与管理学院，中国武汉

摘要

研究数字经济的就业效应不仅需要把握宏观趋势，还需要深入探讨微观机制。本研究考察了数字企业增长对上下游企业供应链中劳动力就业的影响，探索了数字产业发展如何影响就业水平的微观逻辑。我们的研究结果表明，数字企业的增长对其供应链合作伙伴的就业产生了显著的负面影响。目前，供应链内的数字协调程度仍然较低，这限制了数字化的就业创造潜力。异质性分析显示，这种抑制效应在东部地区的数字企业、数字技术应用领域的企业以及技术密集型企业中尤为明显。相反，中部地区的数字企业增长似乎促进了供应链就业。基于这些发现，本文提出了针对性的政策建议。

引言

全球经济的数字化转型不断巩固了数字产业作为经济增长和社会变革重要驱动力的地位。通过技术创新和数字应用，该行业正在重塑传统产业结构，提高生产效率，并将经济活动转向更高价值的领域。在传统产业与新兴产业交汇处，数字产业处于独特的位置，能够创造新的创新机会。

在加速产业转型的同时，数字产业也在从根本上重塑就业格局。一方面，数字技术提高了生产效率；另一方面，它们使得低成本资源的再利用成为可能，这可能会侵蚀中国劳动力在低成本方面的传统比较优势，从而减少劳动力的价值创造份额并抑制整体劳动力需求。这种动态部分被工人在新创造的任务中的比较优势所抵消。具体来说，这种转变表现为三个方面：首先，低技能劳动者转向情感密集型服务行业；其次，中等技能职业减少，导致传统就业结构“空心化”；第三，高技能人才受到吸引，在劳动力市场中形成“超级明星效应”（Brynjolfsson & McAfee, 2016）。这些结构性调整导致收入分配两极分化（Goldfarb & Tucker, 2019），加剧地区收入差距（Xu & Tao, 2024），并加剧了各行业间的就业极化（Autor & Dorn, 2013）。这种模式引发了显著的就业流动，使工人从现有岗位流失，同时在各行业内和跨行业创造了新的就业机会（Acemoglu & Restrepo, 2019）。

尽管现有关于数字经济就业效应的文献提供了宝贵的见解，但这些研究主要集中在宏观层面，形成了关于就业创造与替代之间的看似矛盾的观点。要全面理解这一问题，需要超越总体模式，探讨微观特征。数字企业是数字产业的微观基础，也是推动其发展的基本单位。众多数字企业的共同增长推动了数字产业的扩张。此外，单个数字企业的招聘决策直接塑造了数字行业的整体就业趋势。此外，通过供应链联系和技术扩散等溢出效应，数字企业还间接影响了其上下游合作伙伴的招聘行为。这些效应通过行业间的联系传递，最终影响整个劳动力市场和所有行业的就业模式。

在此背景下，本研究从微观角度探讨数字企业增长如何影响供应链企业的就业。这种方法对于揭示数字产业影响就业的微观逻辑至关重要。数字企业的增长如何通过改变企业层面的招聘来影响更广泛的劳动力市场结构？其背后的机制是什么？异质性又如何影响这一过程？进一步探究这些问题对于理解数字产业与就业之间的复杂关系至关重要。

现有研究主要关注由数字化转型带来的就业效应的宏观层面分析，缺乏对数字产业微观层面供应链效应的系统性研究。此外，尽管研究人员经常关注衡量数字经济或行业的发展规模（例如附加值），但缺乏一个全面的评估框架。数字产业的独特特征，如规模报酬递增、高技术密集度、显著的关联效应和技术溢出效应，对其总体生产函数和经济表现具有深远影响。然而，现有文献对这些特征的研究大多停留在理论和概念层面，缺乏将其整合到特定于数字产业的分析框架中。本文旨在构建一个分析框架，探讨数字产业如何影响就业的微观逻辑。基于其规模报酬递增、高技术密集度和技术溢出等特征，我们开发了一个系统来评估2007年至2023年中国非金融上市公司的数字企业增长水平。然后，我们通过考察这些因素对上下游企业招聘的影响，实证分析了供应链就业、异质性特征和潜在机制的作用。

部分内容摘录

理论模型

由于数字产业具有规模报酬递增的特点，本研究采用了Romer（1986）的内生技术进步增长模型。该模型引入了一个具有规模报酬递增的生产函数，具体如下所示。

在数字市场中，生产要素应包括物质资本、劳动力、数据、知识和技术。数字产品会产生溢出效应，企业可以通过观察市场活动来提高劳动生产率。

评估指标体系

本研究为数字企业增长指数（DEGI）建立了一个全面的评估体系。该体系涵盖三个主要维度——企业规模、企业结构和增长质量——这些维度进一步细分为九个子维度和19个具体指标。每个维度的理论依据及相应指标的具体规定如下：

模型构建

为了减轻未观察到的个体异质性和时间特定因素可能导致的估计偏差，本研究采用双向固定效应（TWFE）模型作为基准估计策略。回归模型如下所示（方程10）：